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[资料] Next-Generation Cognitive Radar Systems《下一代认知雷达系统》2024年

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发表于 5 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式

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Next-Generation Cognitive Radar Systems_IET

Edited by
Kumar Vijay Mishra, Bhavani Shankar M.R. and Muralidhar Rangaswamy
2024年《下一代认知雷达系统》

微信截图_20241219103807.png
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微信截图_20241219104013.png

2024 Next-Generation Cognitive Radar Systems (Kumar Vijay Mishra etc.).part1.rar

20 MB, 下载次数: 50 , 下载积分: 资产 -6 信元, 下载支出 6 信元

2024 Next-Generation Cognitive Radar Systems (Kumar Vijay Mishra etc.).part2.rar

13.12 MB, 下载次数: 49 , 下载积分: 资产 -5 信元, 下载支出 5 信元

 楼主| 发表于 5 天前 | 显示全部楼层
雷达作为一种全天候、全天时的远程传感器,通过与环境、目标相互作用来获取目标信息,具有探测距离远且不易受粉尘、天气、烟雾等因素影响的特点。当前,在整体能量、时间、频谱等资源有限的情况下,根据目标、环境变化合理分配并有效利用这些资源,是下一代雷达发展必须面对的挑战。“认知雷达”可根据目标和外部环境特性,智能地选择发射信号和工作方式,并将有限资源最优分配,被认为是未来雷达发展的重要方向之一。

2006年,加拿大教授Simon Haykin在一个学术研讨会上首次提出认知雷达概念,其参考模仿蝙蝠回声定位的生物探测机制发展而来。认知雷达的接收端与发射端间具备“目标、环境反馈系统”,改变了传统雷达发射波形始终单一、环境自适应调节差的缺点。

具体而言,目标、环境反馈系统采集分析雷达回波和环境信息(如能见度、湿度、温度等)变化;然后贝叶斯跟踪器利用回波的环境信息以及先验知识(包括地形、非合作目标特性等),持续对目标的有无进行判断,如果数据量极大,则引入深度学习和大数据处理技术对雷达数据进行统计分析,不断优化杂波和目标的模型;最后,接收端将这些信息反馈给发射端,发射端再根据统计处理后的信息,智能化调整发射波参数(如波形形状、波形频率等),再次照射环境目标,如此循环不停地重复,达到认知雷达智能探测目标的最终目的。

当前,尽管认知雷达创新性的参考了仿生学相关原理,但是还需在自适应学习、杂波抑制、波形优化设计、目标及环境库等方面投入更多的研究。基于认知雷达的智能化背景,未来认知雷达将会朝向网络化、模块化的方向发展,最终大幅度提升雷达探测能力。
发表于 5 天前 | 显示全部楼层
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楼主辛苦了
发表于 4 天前 | 显示全部楼层
Thanks for the share
发表于 4 天前 | 显示全部楼层
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发表于 4 天前 | 显示全部楼层
thanks
发表于 4 天前 | 显示全部楼层
Thanks for sharing
发表于 4 天前 | 显示全部楼层
谢谢
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